作业车间调度挑战

数学规划是供应链管理和生产计划的强大工具。除了网络设计和定价等其他流行的应用领域之外，它还可以用于作业车间调度。将数学规划应用于作业车间调度可以对企业产生重大的积极影响，但您应该意识到在此过程中可能会出现的作业车间调度挑战。

例如，在 SCDA 上，我们演示了将数学优化应用于配电网络设计、最优配电流程和工人调度的示例。例如阅读我们过去发表的以下文章：

作业车间调度是另一个可以从数学优化和约束规划中受益的领域。从商业角度来看，潜在的节省和改进是巨大的。但是，将数学规划成功地商业应用到作业车间调度中还存在一些主要障碍。以下是我过去不得不应对的五个主要挑战。

模型定义和计算的复杂性

生产作业调度问题可能极其复杂，具有大量变量和约束。这可能使得难以制定可以有效解决的优化问题。

生产作业调度问题通常是动态的，随着时间的推移会引入新的作业和不断变化的约束。这使得开发能够适应不断变化的条件的数学模型变得具有挑战性。

要将数学优化应用于生产作业调度，需要大量数据，包括有关作业要求、机器能力和调度约束的信息。获取和维护这些数据可能既困难又耗时。

生产作业调度往往涉及大量的有限资源，如机器、人员、材料等。这些资源限制可能使开发可生成实际计划的优化模型变得具有挑战性。

为生产作业调度实施数学优化解决方案可能成本高昂，并且需要大量的技术专业知识。许多公司可能不具备开发和实施此类解决方案的资源或专业知识。

仿真可以成为克服与生产作业调度中的数学优化相关的一些挑战的有用工具。供应链经理和生产计划人员应该了解6 种重要的模拟方法。我在下图中说明了它们：

模拟方法可以组合（混合方法/多方法方法），它们各有优缺点。在此处阅读有关 6 种重要模拟方法的更多信息：

通过模拟不同的场景，可以深入了解不同调度决策的影响，并在实际生产环境中实施变更之前识别潜在问题。仿真在解决动态特性、数据可用性和资源限制方面特别有用。

此外，仿真可用于测试和改进数学优化模型。通过使用仿真来测试和改进优化模型，可以确保它在现实条件下既准确又有效。

然而，模拟也有其自身的一系列挑战。例如，创建准确的仿真模型需要大量的技术专长和计算资源。此外，模拟可能无法捕获真实生产环境的所有复杂性和细微差别。因此，模拟应与数学优化等其他工具结合使用，以在生产作业调度中取得最佳效果。